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| 基于聚类的无监督式入侵检测算法研究 | |
| 作者单位： | ;1.泰山学院数学与系统科学学院 |
| 摘 要： | 研究基于无监督式聚类的入侵检测算法,提出一种无监督式方法来检测和鉴定未知的异常行为。该方法不依赖于具有标签的数据流。这种无监督的检测采用的是健壮的数据聚类技术,并结合了证据累积的子空间聚类和交互式聚类结果协同的方法来探测性地识别网络数据流量的异常。实验结果表明该无监督式检测技术提高了检测的鲁棒性,检测到的异常行为特征是通过构建高效规则来描述的。检测过程和特征表述的性能在实时网络环境下得到验证。 |
| 关 键 词： | 无监督式检测 特征表述 独异点检测 过滤规则 异常相关性 |
STUDY ON UNSUPERVISED INTRUSION DETECTION ALGORITHM BASED ON CLUSTERING |
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